TL;DR.Однозначно ответить на этот вопрос сложно. Само по себе наличие диплома не влияет на зарплату, а ИТ-компании редко предъявляют требования к образованию кандидатов. Но все же считать в/о совершенно бесполезным нельзя. Крупные компании чаще включают в/о в список требований, а доля сотрудников с образованием растет по мере роста зарплаты, в том числе потому что эта доля взаимосвязана с типом и размером компании. Эта связь может быть результатом как полученных знаний, так и личностных особенностей людей, получивших в/о. Вуз также имеет значение: с ростом уровня должности растет доля выпускников КНУ, НТУУ «КПИ», НУ «ЛП», НаУКМА, ХНУРЭ и ЧГУ.
Практически в каждом обсуждении ИТ-образования всплывает вопрос: нужен ли диплом для карьеры в ИТ. Большинство украинских ИТ-шников получают высшее образование, хотя и оценивают его качество довольно низко — по данным опроса DOU о вузах, средняя оценка готовности рекомендовать свой факультет или кафедру составляет 6.2 из 10. Несмотря на это, 90% украинских ИТ-специалистов, получивших в/о, снова сделали бы выбор в его пользу — впрочем, около 30% сменили бы вуз, в том числе 20% поступали бы зарубеж.
Мы попробовали разобраться, нужно ли украинским ИТ-шникам высшее образование, исходя из двух вопросов:
— Влияет ли наличие диплома на зарплату?
— Предъявляют ли ИТ-компании как работодатели требования к образованию кандидатов?
Наличие диплома и зарплата
Для ответа на вопрос, влияет ли наличие диплома на зарплату, мы использовали данные зарплатных опросов DOU за два последних периода (декабрь 2015и май 2016 года). В опросах, помимо размера зарплаты, фиксируется довольно большое количество данных, в том числе — уровень образования респондента и вуз, в котором он учился.
Для начала — прямолинейный подход. Посмотрим, какая зарплата у людей с разным уровнем образования (здесь и далее в статье мы исключаем из выборки студентов). Выглядит так, что образование имеет значение — чем выше уровень образования, тем выше зарплата:
Однако такое различие не обязательно вызвано именно уровнем образования. Например, зарплата зависит от опыта работы, опыт коррелирует с возрастом, а возраст связан с уровнем образования (в 20 лет человек скорее имеет незаконченное высшее, чем кандидатскую степень).
Проверим, так ли это, сравнив зарплаты людей с разным уровнем образования и разным опытом работы:
Ситуация поменялась. Люди с высшим образованием получают больше только по достижении пяти лет опыта (кандидаты наук — чуть раньше). До этого времени зарплаты принципиально не отличаются. А среди тех, кто работает менее года, люди с незаконченным — то есть, по сути, брошенным — в/о получают даже больше (возможно, они бросают образование ради работы, потому что увлечены ею, и это влияет на зарплату).
Но даже для тех групп, где разница есть (для людей с опытом работы свыше пяти лет) нельзя утверждать, что более высокая зарплата — следствие диплома. Например, получившие диплом могут быть более трудолюбивыми или упорными по сравнению с теми, кто бросил или не начинал учебу в вузе — и именно эти качества, а не наличие образования, могут влиять на разницу в доходах.
Нам нужно понять, какие факторы влияют на зарплату вообще, и есть ли среди этих факторов образование. Для этого построим модель, где постараемся учесть все — доступные нам данные:
— общий опыт работы и опыт работы на нынешнем месте;
— должность;
— язык программирования (для девелоперов) и направление работы — manual, general, automation (для QA);
— направление разработки (Web, Android/ iOs, corporate и т.п.) для девелоперов;
— город проживания;
— уровень знания английского языка;
— тип и размер компании-работодателя;
— месяц проведения опроса;
— наличие законченного в/о (да/нет);
— уровень образования (среднее, техникум/колледж, незаконченное в/о, в/о, кандидат);
— вуз (при наличии в/о).
Итого мы включили в модель все данные, которые были доступны из зарплатных опросов, кроме пола и возраста. Эти признаки были исключены сознательно, чтобы оценивать влияние только профессиональных, а не личных особенностей.
Также мы намеренно включили несколько разных признаков, относящихся к образованию, чтобы ответить сразу на несколько вопросов:
— Влияет ли высшее образование на доход в принципе?
— Влияет ли уровень образования на доход?
— Возможно, сам факт получения в/о не имеет значения, но есть отдельные вузы, которые повышают стоимость на рынке труда?
У нас была еще одна гипотеза: высшее образование менее важно для девелоперов, но больше — для других специалистов (например, менеджеров). Поэтому были построены три отдельные модели: для девелоперов, QA и менеджмента. Респонденты, не относящиеся к этим трем группам, были исключены из анализа.
Для простоты интерпретации в качестве модели мы выбрали деревья решений.
Кратко о сути метода, предобработке данных и показателях качества моделей
Суть метода.Деревья решений ищут переменную, которая лучше всего разделяет респондентов на группы (в нашем случае — по уровню зарплаты). Дальше для каждой подгруппы ищется следующая переменная, которая лучше всего разделяет уже эту подгруппу. Поиск продолжается до тех пор, пока польза от следующего разбиения не становится слишком мала (в нашем случае — общий R-square повышается меньше чем на полпроцента), либо пока размер группы после разбиения не становится меньше заданного значения (в нашем случае — 50).
Предобработка данных.Из набора данных удалены аутлаеры — респонденты, не похожие на остальных. Сначала удалены респонденты с экстремальными значениями зарплаты в целом по выборке (меньше $100 и больше $6000), а после — респонденты с экстремальными значениями зарплаты в разрезе должности и опыта. В целом было удалено менее 2% выборки.
Качество моделей. Для регрессионных деревьев (т.е. деревьев решений, в которых зависимая переменная — числовая, а не категориальная), показателем качества является R-squared (грубо говоря, насколько хорошо выбранные переменные определяют целевую переменную). R-squared принимает значения от 0 до 1, и чем выше показатель, тем лучше качество модели. R-squared зависит не только от самой модели и ее настроек, но и от выбора переменных: если в модель не включены какие-либо важные признаки, то и R-squared будет низким.
Так как нашей основной задачей было понять влияние признаков на зарплату (а не наиболее точно ее предсказать), мы выбрали простую модель деревьев решений — это значит, что точность такой модели будет ниже. Кроме того, мы используем достаточно общие признаки. Например, у нас нет данных о личностных качествах респондента (таких как трудолюбие, способность быстро обучаться и т.п.), а также его рабочих навыках (уровень владения технологиями, уровень исполняемых задач и т.п.).
Исходя из этого, приемлемым уровнем R-squared можно считать 0.6 и выше. Для наших моделей мы получили такие значения для тренинговой и тестовой выборки (то есть на данных, которые модель «видела» во время обучения, и на данных, которых она не «видела»):
— Девелоперы: 0.67/0.66;
— QA: 0.7/0.64;
— Менеджмент: 0.55/0.47.
Низкий результат модели для менеджмента может объясняться тем, что управление — это как раз та область, где личностные и деловые качества (информации о которых у нас нет) сильнее влияют на успешность.
Что влияет на зарплату девелоперов
Как видно из схемы, основное влияние на зарплату оказывает должность, общий опыт работы, компания, город проживания и язык программирования:
Не вошли в список важных признаков: образование (ни сам факт, ни уровень, ни вуз), опыт работы на нынешнем месте, уровень английского, месяц проведения опроса, направление разработки.
Впрочем, было бы неправильным говорить, что не вошедшие в модель признаки не имеют никакого значения. Просто на каждом «разветвлении» какой-то другой признак оказывался более важным (лучше дифференцировал группы по зарплате), а на последнем этапе «проигравший» признак уже не вносил достаточно дополнительной информации. Такое может случаться, если переменные взаимосвязаны между собой.
В частности, в нашем случае наличие в/о связано с:
— опытом работы: доля девелоперов с в/о растет с увеличением опыта работы. Поскольку студенты из выборки исключены, эту взаимосвязь сложно объяснить. Возможно, в последние годы в связи с ростом заработка в ИТ студенты стали чаще отказываться от завершения образования ради работы в этой сфере, и в итоге среди менее опытных девелоперов меньше людей с законченным в/о;
— типом компании: доля девелоперов с в/о выше в аутсорсинге, аутстаффинге и продуктовых компаниях — и ниже в стартапах и других компаниях;
— размером компании: доля девелоперов с в/о растет с ростом размера компании.
Можно предположить, что сам по себе факт образования не играет значимой роли, но вероятность попасть в компанию с более высоким уровнем заработка выше у специалистов с в/о (далее мы увидим, что более крупные компании действительно чаще предъявляют к соискателям требования о наличии в/о).
Кроме того, высшее образование может не играть роли само по себе, а быть следствием качеств, которые обеспечивают более высокий заработок. Например, более целеустремленный человек и получает в/о, и переезжает в более крупный город в поисках более хороших условий — в итоге получает более высокую зарплату.
Косвенно связь дохода и образования подтверждается тем, что доля людей с в/о (см. нижнюю строку на схеме выше) растет по мере роста зарплаты.
Также можно отследить косвенное влияние вуза на зарплату. Если объединить респондентов в три группы в зависимости от первого «узла» дерева (должности), то можно обнаружить, что по сравнению с девелоперами junior и middle уровня, среди девелоперов senior+ уровня больше выпускников НТУУ «КПИ», ХНУРЭ, КНУ, НУ «ЛП» и НаУКМА, и меньше выпускников мелких вузов.
% девелоперов, получивших в/о в определенном вузе (респонденты без в/о исключены)
| Вуз | Ветка Junior Software Engineer | Ветка Software Engineer | Ветка Senior Software Engineer, System Architect, Technical Lead |
|---|---|---|---|
| НТУУ «КПИ» | 12 | 12 | 18 |
| ХНУРЭ | 3 | 5 | 7 |
| КНУ им. Шевченко | 4 | 4 | 6 |
| НУ «ЛП» | 5 | 4 | 6 |
| НАУ | 4 | 3 | 3 |
| НаУКМА | 1 | 0,3 | 1 |
| ЧГУ им. Могилы | 0,4 | 1 | 0,4 |
| Другой вуз | 72 | 71 | 59 |
Зеленым выделены значения выше, чем в столбце слева, красным — ниже (уровень стат. значимости 90%).
Что влияет на зарплату QA
Как и для девелоперов, сильнее всего на зарплату QA влияют опыт работы, должность, тип и размер компании, а также направление работы (manual/general/automation):
В отличие от девелоперов, для QA в схему не вошел город, зато вошел уровень английского языка (правда, только для определенной небольшой группы).
Так же как и для девелоперов, не вошли в список важных признаков: образование (ни сам факт, ни уровень, ни вуз), опыт работы на нынешнем месте и месяц проведения опроса.
Интересно, что точность модели для QA выше, чем модели для девелоперов (см. подробности в разделе «Кратко о сути метода, предобработке данных и показателях качества моделей» выше). То есть выбранные факторы лучше объясняют доход QA, чем доход девелоперов. Можно предположить несколько объяснений, например:
— В QA индивидуальные качества играют не такую большую роль, как в девелопменте;
— Специалисты в QA более «однородны», и поэтому их зарплаты тоже меньше отличаются;
— К оплате QA другой подход, нежели к оплате девелоперов: кандидаты и сотрудники менее склонны торговаться — или работодатели менее склонны идти на уступки.
Кроме того, в QA доля людей с в/о практически не изменяется с ростом зарплаты, в то время как у девелоперов она растет. Также для QA не обнаружено такой очевидной взаимосвязи между наличием образования и опытом работы, типом или размером компании.
Возможно, частично это объясняется тем, что среди QA доля людей с в/о в принципе выше, чем среди девелоперов (90% и выше во всех группах), и те, у кого нет диплома, оказывают незначительное влияние на ситуацию.
В то же время, как и для девелоперов, прослеживается связь некоторых вузов и уровня зарплаты. Так, среди QA с более высокой зарплатой выше доля выпускников НТУУ «КПИ», ХНУРЭ, НУ «ЛП», НаУКМА и ЧГУ, и ниже — доля выпускников менее крупных вузов.
% QA, получивших в/о в определенном вузе (респонденты без в/о исключены)
| Вуз | Ветка ОР менее года | Ветка ОР [год; два года) | Ветка ОР два года и более, JunQA/QA | Ветка ОР два года и более, SenQA/QA TechLead |
|---|---|---|---|---|
| НТУУ «КПИ» | 11 | 14 | 14 | 19 |
| ХНУРЭ | 1 | 5 | 7 | 8 |
| НУ «ЛП» | 4 | 3 | 6 | 6 |
| НАУ | 5 | 4 | 6 | 5 |
| КНУ им. Шевченко | 4 | 3 | 2 | 3 |
| НаУКМА | 1 | 0,4 | 1 | 2 |
| ЧГУ им. Могилы | 0,3 | 0 | 0,3 | 1 |
| Другой вуз | 74 | 70 | 65 | 56 |
Зеленым выделены значения выше, чем в столбце слева, красным — ниже (уровень стат. значимости 90%).
Что влияет на зарплату менеджеров
Для менеджеров модель получилась самой простой из всех трех — но и самой неточной. Важные признаки — опыт работы и компания (для групп с высокой зарплатой еще знание английского):
Но учитывая сравнительно низкое качество модели (R-squared ~0.5, см. подробности в разделе «Кратко о сути метода, предобработке данных и показателях качества моделей» выше), объясняется это скорее тем, что успех менеджеров в большей степени определяется индивидуальными особенностями, а не такими общими показателями, которые мы использовали для моделирования. Что выглядит логичным: из трех исследуемых сфер именно в управлении важность личностных качеств выше.
Доля менеджеров с в/о значимо не отличается в разных группах. В отличие от девелоперов и QA, почти нет связи между зарплатой и вузом, хотя доля выпускников НТУУ «КПИ» растет с ростом з/п, а доля выпускников менее крупных вузов снижается.
% менеджеров, получивших в/о в определенном вузе (респонденты без в/о исключены)
| Вуз | Ветка ОР менее 2 лет | Ветка ОР [два года; пять лет) | Ветка ОР 5+ лет |
|---|---|---|---|
| НТУУ «КПИ» | 7 | 11 | 20 |
| НАУ | 5 | 5 | 6 |
| КНУ им. Шевченко | 4 | 4 | 6 |
| ХНУРЭ | 4 | 4 | 5 |
| НУ «ЛП» | 3 | 2 | 3 |
| НаУКМА | 1 | 1 | 2 |
| ЧГУ им. Могилы | 1 | 1 | 1 |
| Другой вуз | 75 | 72 | 59 |
Зеленым выделены значения выше, чем в столбце слева, красным — ниже (уровень стат. значимости 90%).
ИТ-компании и их требования к образованию кандидатов
Чтобы выяснить это, мы проанализировали массив вакансий jobs.dou.uaпо состоянию на 1.10.2016. В этот день на сайте оказалось 2075 вакансий.
Структура данных такова, что отдельной графы требования к образованию нет, поэтому поиск проходил по всему описанию вакансии. Список поисковых слов был таким: degree, diplom, master, bachelor, диплом, магист, магіст, бакалавр, высш*образов, образов*высш, вищ*освіт, освіт*вищ, high*educ, educ*high (здесь * означает любую последовательность любых символом длиной от 0 до 10).
В результате поиска оказалось, что только в 14% вакансий были требования к образованию кандидата (как обязательные, так и желательные).
Наблюдаются интересные различия в требованиях к образованию в зависимости от вакансии: на должность девелопера такие требования предъявляют реже (11%), а на должность HR — чаще (24%). Но уже в вакансиях на должность senior developer требования к в/о встречаются чаще (17%).
Кроме того, более крупные компании чаще ищут людей с в/о: 25% вакансий от ТОП-25 ИТ-компаний содержат такие требования — по сравнению с 12% остальных вакансий.
Так стоит ли получать высшее образование?
В этой статье мы рассмотрели только одну сторону проблемы. За скобками остались, например, вопрос качества украинского высшего образования, а также необходимость наличия диплома для выезда за границу, и в том числе поиска работы в других странах. Это важные и интересные темы, которые мы, возможно, исследуем в будущем.
Нам не удалось дать однозначный ответ на вопрос, нужно ли тем, кто хочет работать в ИТ, получать высшее образование.
Во-первых, большинство ИТ-специалистов имеют в/о, и поэтому отследить различия труднее: людей без образования слишком мало, чтобы как-то по-особенному к ним относиться. Только в 14% ИТ-вакансий есть требования к образованию — хотя крупные компании предъявляют такие требования чаще.
Во-вторых, если смотреть в целом, то чем выше уровень образования, тем выше зарплата — но если оценивать влияние всех факторов совместно, то на доход влияет должность, опыт работы (в годах), тип и размер компании, а в некоторых случаях — специализация и уровень английского. Ни для девелоперов, ни для QA, ни для менеджеров образование не вошло в список значимых факторов.
С другой стороны, даже с учетом всех этих факторов, для девелоперов с ростом зарплаты растет и доля людей с в/о. Также для девелоперов и QA с ростом должности и зарплаты растет доля выпускников отдельных вузов (таких, как КНУ, НТУУ «КПИ», НУ «ЛП», НаУКМА, ХНУРЭ, ЧГУ).
Отчасти это связано с тем, что наличие в/о коррелирует с опытом работы (даже если исключить из выборки студентов), с типом и размером компании. Доля девелоперов с в/о растет с ростом компании, а также она выше в аутсорсинге, аутстаффинге и продуктовых компаниях — и ниже в стартапах и других компаниях.
Кроме того, можно предположить, что получение в/о (в том числе, учеба в определенных вузах) связано с теми индивидуальными качествами, которые влияют на успех в работе. И в итоге такие ИТ-специалисты зарабатывают больше, но не благодаря диплому, а благодаря тем качествам, которые помогли его получить.